[发明专利]一种基于深度学习的图像中纸张检测方法

摘要

本发明涉及图像识别与分割技术领域，具体公开了一种基于深度学习的图像中纸张检测方法，可以将复杂的自然场景下的图像中的纸张检测并分割出来，包括以下步骤：步骤1：用端到端的深度卷积网络对输入图像进行检测，得到图像中纸张较为精确的位置信息，将纸张从原始图像中分割；步骤2：在分割后的图像上通过轮廓检测算法得到其轮廓图像；步骤3：在轮廓图像上使用多边形拟合算法得到纸张的4个顶点的坐标信息；步骤4：利用坐标信息将原始图像上的纸张部分进行变换，求得变换矩阵，并一定程度地消除其透视变化；步骤5：利用变换矩阵进行图像变换得到从原始图像中分割出来的纸张的正面图像。

主权项

1.一种基于深度学习的图像中纸张检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：使用端到端的深度卷积网络对输入图像进行检测，得到图像中纸张较为精确的位置信息，并将纸张从原始图像中分割出来，得到纸张分割后的图像；步骤2：在步骤(1)所得的分割后的图像上通过轮廓检测算法得到其轮廓图像；步骤3：在步骤(2)所得的轮廓图像上使用多边形拟合算法得到纸张的4个顶点的坐标信息；步骤4：利用步骤(3)所得的坐标信息将原始图像上的纸张部分进行变换，求得变换矩阵，并一定程度地消除其透视变化；步骤5：利用步骤(4)所得变换矩阵进行图像变换得到从原始图像中分割出来的纸张的正面图像。